本文爲萬向區塊鏈首席經濟學家鄒傳偉博士在2019“數字化一帶一路”國際高峯論壇上的演講。整理自現場速記稿。
數據商業的現實問題
謝謝主持人，謝謝各位嘉賓！非常榮幸來參加這次分享活動。從經濟學的角度看，目前互聯網上存在這樣的商業模式：瀏覽器、搜索引擎和社交網絡等中心化平臺給網民發佈免費的新聞資訊並滿足社交需求，讓後者付出讓渡隱私的代價，並和廣告商進行合作，向網民定向推送廣告。
現今的互聯網商業模式
那麼，這裏面有什麼問題？第一，個人隱私無法得到有效的保護；第二，沒有市場機制在其中產生作用。一個經濟活動裏如果沒有價格機制在裏面，就意味着自然配置效率不是最優的。所以現在很多專家在討論Web3，一些項目在做這方面的嘗試，它的特徵就是明確對數據隱私引進了一套市場機制。比如說，廣告商爲向我定向推送廣告，我需要把我的一部分隱私數據開放給它，但是作爲代價，我要獲得相應的資產，然後我再用這些資產向內容生產者購買新聞資訊。
由上面的例子可以看出Web3的核心邏輯：一方面，更好地保護數據隱私，讓數據由所有者掌握；另一方面，在互聯網上有價值在流動。從這個視角下出發，Web3已經不完全是一個技術問題，還涉及經濟機制問題。
現在，我們將這個Web3經濟體歸納爲分佈式經濟體。它的概念核心是某種稀缺資源的生產和分配，並且資源通過市場配置而非中心化的方式解決。在Web3例子中，數據隱私和新聞資訊是稀缺資產，通過區塊鏈引進某種價格機制。經濟體中沒有一箇中心化平臺在協調運作，而是通過區塊鏈實現了社區的自治，經濟活動的基礎設施實際上是由社區來共建和共享的。
今天我們討論數據治理還有必要澄清一個概念，政府部門對外提供徵信報告，與商業機構內部信用分析有很大的不同。徵信是一個很重要的金融基礎設施，徵信報告是政府對外提供的很重要的文件。各個國家對徵信有一系列通用但又非常特殊的規定，比如採集個人信息時，需要信息所有者同意。如果向某個徵信機構提供他的不良信息，要事先告知他。不良信息存在保存期限，過了5年或者10年就會被自動刪減。徵信報告查詢是有權限且需要經過授權的。而互聯網公司或金融機構內部對客戶進行的信用評估，是內部使用，不會造成公共影響，受到的監管要少得多。所以我把兩者作爲區分，接下來我們討論的內容屬於第二個方向。
徵信與內部應用
數據隱私的交易原則
數據隱私有沒有可能進行交易，這是隱私經濟學的範圍，這個問題非常重要。在互聯網剛興起的時候，已經有學者做過這方面的研究，但總的來說這方面的研究非常少，而且密碼學和區塊鏈的發展會產生更多新問題。
隱私經濟學裏指出，隱私涉及個人和他人、私有和公開的邊界，是個人尊嚴和自由、自主的重要方面。隱私不是排斥共享個人信息，而是要有效控制共享的過程。不管從行業實踐還是從研究來看，我覺得數據交易的空間是巨大的，有兩方面的促進因素：一方面，隨着傳感器和其他技術的發展，數據來源多樣化；另一方面，數據分析手段，也是非常多樣化的，特別像人工智能的發展。總的來說，新算法在不斷湧現，很多新類型的數據得到了應用，應用場景不斷拓展。
數據隱私能否交易
但數據交易市場面臨典型的市場失靈問題。我國很多地方也試驗過大數據交易，但效果不是很好。原因在於數據隱私如果作爲一種商品存在特殊性：第一，數據的所有權往往不明晰，數據的複製和傳播非常之容易。數據很容易在沒有合理授權的情況下被蒐集、存儲、複製、傳播和使用。第二，數據的使用是非競爭性的。數據可以被反覆使用，並且數據的使用不會降低數據的質量或數量。第三，數據的使用是非排他性的。比如，一輛車在同一時間只能允許一個人乘坐，但數據不一樣，不同人能在同一個時間使用相同的數據。這些特殊性就導致了數據交易市場面臨的市場失靈問題。
交易問題
這裏我要強調數據隱私的交易原則：第一，數據主權原則，在不影響數據所有權的前提下進行數據使用權的交易。第二，有序交易原則，在隱私保護的前提下，有序交易數據的使用權。第三，有償使用原則，數據使用者要向所有者進行付費。
交易原則
數據治理的定價方法
截至目前，我一直在說明，數據治理中市場機制是一個重要手段，而數據使用權市場的核心問題就是數據定價。
一是絕對定價。我們目前不存在集中化、流動性非常好的數據交易市場，也不存在一致被認可的定價方法。目前在媒體行業裏，包括有線電視、報紙、期刊、信息終端等，一般會採取訂購收費的模式，隱含着成本定價方法。數據的提供者會計算數據需要投入多少人力和錢，再根據目標利潤率確定最終定價。而前面已提到，互聯網是通過免費提供新聞資訊，獲取個人隱私信息，並通過廣告變現來實現利潤。我覺得市場機制和價格機制是相輔相成的，目前不用擔心數據的絕對定價在理論上沒有公認答案。一旦將市場建立起來，通過大家的買賣，自然會形成定價基準。
絕對定價
二是相對定價。絕對定價是非常難的，這一點對任何其他金融資產都是一樣。而相對定價指的是給定一個數據和一個共同任務，評估每組數據對完成該任務的貢獻。直觀來說，大家可以設想一個人工智能算法，被用來評估基因和疾病之間的關係。假如我從很多人手裏得到了一組基因數據，然後將這些數據合併在一起訓練人工智能算法。最後的問題是，評估誰的數據對我的貢獻更大。數據是千差萬別的，有的數據價值高，有的數據價值低，但通過相對定價，能精確評估各自貢獻高低。
相對定價
以上是鄒傳偉博士的分享，歡迎大家討論分享。